SQL Básico

Trabalhando com Bancos de Dados

Wlademir Prates

O que veremos aqui?

  • Bancos de Dados Relacionais
  • SQL: conceito e variações

Banco de Dados Relacional

Conjunto de tabelas que armazenam dados de forma estruturada, onde cada tabela é uma coleção de registros com linhas em colunas.

Os Bancos de Dados Relacionais

SQL: A Linguagem dos Bancos de Dados Relacionais

  • “Structured Query Language”, ou “Linguagem de Consulta Estruturada”.
  • Linguagem padrão para gerenciar e manipular bancos de dados relacionais.
  • Essencial para uma ampla gama de aplicações, desde análises de dados até sistemas de gestão empresarial.

Padrão ANSI SQL

  • Conjunto de normas do American National Standards Institute.
  • Garante a consistência e a portabilidade do SQL em diferentes plataformas.

SGBDs e Variações de SQL

  • Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBDs)

    • PostgreSQL, MySQL, MariaDB e SQLite: SGBDs populares, cada um com características próprias.
    • Seguem o padrão ANSI SQL com extensões e variações únicas.

  • Exemplos de Uso

    • PostgreSQL: Operações complexas em finanças e saúde.
    • MySQL/MariaDB: Desenvolvimento web, como WordPress e Joomla.
    • SQLite: Aplicações leves e autônomas, como apps móveis.

Quando Utilizar Cada SGBD

Característica PostgreSQL MySQL / MariaDB SQLite
Conformidade com ANSI SQL Alta Boa Boa
Complexidade de Operações Bancos de dados grandes Sites e apps web Aplicações embutidas
Tipo de Armazenamento Servidor Servidor Local
Uso Típico Análises avançadas Desenvolvimento web Apps leves e autônomos

Como um Cientista de Dados consome os dados do Banco?

  • Geralmente a empresa já tem o banco estruturado e as principais tabelas prontas.
  • Mas para analisar dados, geralmente vamos precisar mesclar tabelas com base nas chaves e criar novas colunas calculando alguns indicadores.
  • Com a linguagem R, por exemplo, podemos;
    • Utilizar o pacote DBI na maioria dos casos.
    • Com a função dbGetQuery() passamos a query SQL como parâmetro e conseguimos tranaformar o resultado em um dataframe.
    • Com funções do pacote dbplyr também podemos utilizar a sintaxe do dplyr do R para manipular dados diretamente no banco.
    • Ou seja, escrevemos o código em R, mas ele é traduzido para uma query em SQL.

Principais comandos de SQL

  • Aula prática! Significado das Queries com exemplos.
  • Vá ao site: Programiz
  • Se por alguma razão este site sair do ar, procure por “SQL online” no Google que você verá outras opções.
  • Outro exemplo online bem bacana para treino é o w3schools

Queries para executarmos - Parte 1

  1. Selecionando Todos os Registros de uma Tabela:
SELECT * FROM Customers;
  1. Selecionando Colunas Específicas:
SELECT first_name, age FROM Customers
  1. Filtrando Registros com WHERE:
SELECT * FROM Orders WHERE amount > 300;
  1. Ordenando Resultados:
SELECT * FROM Customers ORDER BY country;

Queries para executarmos - Parte 2 - JOINs

  1. INNER JOIN adicionando a coluna amount na tabela Customers:
SELECT Customers.first_name, Orders.amount
FROM Customers
JOIN Orders ON Customers.customer_id = Orders.customer_id;
  1. LEFT JOIN adicionando a coluna amount na tabela Customers
SELECT Customers.first_name, Orders.amount
FROM Customers
LEFT JOIN Orders ON Customers.customer_id = Orders.customer_id;
  1. LEFT JOIN adicionando first_name de Customers na tabela Orders:
SELECT Orders.order_id, Customers.first_name
FROM Orders
LEFT JOIN Customers ON Orders.customer_id = Customers.customer_id;

Queries para executarmos - Parte 3 - GROUP BY

  1. Agrupar por country e calcular idade média:
SELECT country, AVG(age) AS mean_age
FROM Customers
GROUP BY country;
  1. Agrupar por país e calcular o valor médio dos pedidos:
SELECT country, AVG(amount)
FROM Orders
JOIN Customers ON Orders.customer_id = Customers.customer_id
GROUP BY country;

Este comando agrupa os pedidos pelo país do cliente e calcula o valor médio dos pedidos para cada país.

  1. Agrupar pedidos por cliente e calcular a soma e a média dos valores:
SELECT Customers.first_name, SUM(Orders.amount) AS total_spent, AVG(Orders.amount) AS average_spent
FROM Customers
JOIN Orders ON Customers.customer_id = Orders.customer_id
GROUP BY Customers.customer_id;

Aqui, os pedidos são agrupados por nome de cliente, e o total gasto e o valor médio gasto por cliente são calculados.

Obrigado!